import numpy as np


def init_network():
    network = {}
    # W1 是第一层权重矩阵。
    # 这里的 W1 是一个 2*3 的矩阵，其中2是输入有两个神经元，输出是第一个隐藏层有3个神经元
    network['W1'] = np.array([[0.1, 0.3, 0.5], [0.2, 0.4, 0.6]])
    network['b1'] = np.array([0.1, 0.2, 0.3])
    network['W2'] = np.array([[0.1, 0.4], [0.2, 0.5], [0.3, 0.6]])
    network['b2'] = np.array([0.1, 0.2])
    network['W3'] = np.array([[0.1, 0.3], [0.2, 0.4]])
    network['b3'] = np.array([0.1, 0.2])
    return network


def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))


def identity_function(x):
    return x


# 前向传播的算法
# network 是神经网络，而x是传入的参数矩阵
def forword(network, x):
    # 权重参数
    # W1 是第一层权重矩阵。
    W1, W2, W3, = network['W1'], network['W2'], network['W3']
    # 偏置参数
    b1, b2, b3 = network['b1'], network['b2'], network['b3']
    a1 = np.dot(x, W1) + b1
    z1 = sigmoid(a1)
    a2 = np.dot(z1, W2) + b2
    z2 = sigmoid(a2)
    a3 = np.dot(z2, W3) + b3
    y = softmax(a3)
    return y


def softmax(x):
    '''
    soft是神经元内的运算，输出结果为
    '''
    c = np.max(x)
    exp_x = np.exp(x - c)
    sum_exp_x = np.sum(exp_x)
    y = exp_x / sum_exp_x
    return y


if __name__ == '__main__':
    net_work = init_network()
    x = np.array([])
